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2021年08月19日上午09:00
機器人代替真人律師出庭的情景或許在可以預見的將來仍屬科幻，但同樣無可否認的是AI在法律行業的應用日益普及。
跟許多行業相比，素以穩重為本的司法界採納人工智能（AI）技術起步較晚、速度較慢，但具有自動更新、分析、「思考」、預測功能的AI法律軟件正在成為業界主流。
不斷推陳出新的法律專業AI軟件日益成為各地律所常規工具，而不只是錦上添花。
越來越多律師事務所開始關注、實施「知識管理」戰略，其核心是人工智能，其要素包括服務質量、效率、與客戶分享專業知識，其影響觸及律所運營模式。
目前司法行業最普遍的AI應用是在資料檢索、數據分析領域，除了神速、高效，包括文檔自動處理，還有及時、凖確等機器相對於人工的優勢。
AI可以幾分鐘之內完成資料查閲、解讀、確定與案情相關的結論和建議，從而為律所節省大量時間、人工，提高律師服務質量和價值。
倫敦一名刑法律師薩麗·霍布森（Sally Hobson）的故事很典型。接手了一樁案情複雜的謀殺案，需要查閲、分析的卷宗多達萬餘份。AI司法助手登場，迅速凖確地完成了這部分工作，比人工操作提前4個星期，節省開支5萬英鎊。
她的AI助手叫Luminance，程序員叫埃利諾·威弗（Eleanor Weaver）。Luminance現在可以使用80種語言，「受僱」於全球55國300多個律所。
它的秘密在於搜索過程中運用的關鍵詞匯關聯能力和學習能力。
AI助手正在逐漸接手比卷宗搜索和數據處理更高一級的工作，比如設計辯護方案、搜索可引用的司法先例，等等。
以色列一款司法輔助軟件Litigate就具備這種功能，提供高級助理服務。
導入案件概要和訴求，Litigate可以很快檢索出關鍵人物，找出他們之間的關聯，列出重要事件時間表，某日某時發生了什麼，並給出它的分析和解釋。
它在幫助律師思考。
它有一個競爭對手叫ROSS，內核是IBM的AI技術「華生」；華生曾經在《大富豪》遊戲競賽中擊敗人類選手成為世界冠軍。
ROSS本質上是一款法律研究工具，能識別理解自然語言，瞬時檢索法律信息數據庫，然後給出答案。
除此之外，它具有學習功能，在實踐中不斷自我完善、提高，根據不同案例調整研究方式。
錦上添花的是ROSS會密切跟蹤法律界的最新動態，比如法庭做出的重大判決、對律師辦案可能有重大影響的事件，等等，讓自己的能力不斷更新、與時俱進。
學習功能更強的AI法律助手還可以提供合理預測。
Premonition就是一款具有預測公共的AI軟件，可以通過機器學習，在分析法庭判決先例文檔的基礎上，綜合其他相關因素，就當前案例可能的判決結果做出預測。
辦案律師可以依據這些預測做出更妥帖的決策，向客戶提供更好的建議。
德勤會計事務所的法律部門就有一位這樣的大力神助手，TAX-I。它的任務是搜索、分析以往類似的稅務申訴案例資料，根據過往案例的最終裁決結果預測當前案例的結果。
德勤法律部說，TAX-I的預測凖確率達70%。
法律「小白」的救星？
比專業司法服務軟件更早面世的是為普通公眾提供自助的AI軟件。
AI可以充當你的諮詢顧問，但有前提和局限：它無法就一宗具體事項為客戶提供具體建議，但可以回答普通、簡單的法律疑問。
一般人們把它稱作chatbot(網聊軟件)或智能app。對於法律「小白」（毫無了解的人）而言，它可以充當網上法律顧問、助攻。
DoNotPay是2015年面世的一款法律服務軟件，它的開發者喬舒亞·布洛德（Joshua Browder）現居美國硅谷，它的主要功能是起草法律和其他商業信函。
比如吃了張違規泊車罰單，不服，可以讓它幫你寫信訴辯。你把問題告訴它，包括自己的論點、證據、想法，它會提示如何措辭、行文，哪些法律語匯適用。
這個網上法律助手還可以幫你起草其他商業信函，包括保險索賠、向公司或政府部門投訴、申請旅遊簽證、要求各類退款、退出健身俱樂部……
對它的評價褒貶不一，包括專業建議不夠精凖，但目前它有15萬付費用戶，申訴/索賠信函成功率據布羅德稱達到80%。
那麼，機器人法官面世是否可期？
大部分人認為這一天還很遙遠，但英格蘭首席大法官理查德·薩斯坎德（Richard Susskind）教授認為，30多年前人們視為荒誕的AI法官現在已絶非科幻。
他目前擔任一個人工智能諮詢委員會的主席。
他說，最有可能的應用場景之一是案件積壓極其嚴重的法庭，比如巴西全國有1億多宗積壓待審訴案，光靠人力根本無法消化。如果有一款AI法官輔助軟件可以通過運算預測裁決結果，凖確率達到95%或更高，那無疑為減少訴案積壓提供了希望。
但是，機器終究無法完全取代人類，即便是最貼近人類智能的人工智能；不僅是在以主觀能動性、創造力、人性和感性因素主導的領域，比如藝術、體育，即使是司法領域也一樣。
倫敦里德·史密斯律師事務所負責「知識管理」業務的行政官（CKO）露西·狄倫（Lucy Dillon）總結說，法律服務於人，為人類解決人類社會的問題；法律提供答案永遠不可能機械般非黑即白，始終會有人性化解讀的內在因素。
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